В основе решения лежит нейросетевая модель компьютерного зрения, которая анализирует изображения, полученные с помощью электронного микроскопа. В отличие от традиционных алгоритмов, система не только отделяет частицы порошка от фона, но и распознаёт каждую отдельную гранулу, автоматически вычисляя её геометрические параметры.
ИИ определяет количество частиц, их площадь, периметр и эквивалентный диаметр, формируя данные, необходимые для допуска металлических порошков к использованию в аддитивном производстве. По результатам испытаний средняя погрешность анализа составила менее 3%, а полученные данные подтвердили высокую степень соответствия результатам классического метода лазерной дифракции.
По словам инженера-технолога ЦАТ Константина Коробова, ключевым преимуществом разработки является полная автоматизация наиболее трудоёмкого этапа анализа — выделения отдельных частиц и расчёта их характеристик. Если при традиционной методике специалист вручную обрабатывает каждое микроскопическое изображение, то новая система выполняет эти операции автоматически, оставляя оператору только подготовку снимков и контроль результатов.
Использование искусственного интеллекта позволяет существенно сократить время обработки данных, повысить воспроизводимость измерений и минимизировать вероятность ошибок, связанных с человеческим фактором. Это особенно важно при разработке новых металлических порошков для промышленной 3D-печати, где стабильность характеристик материала напрямую влияет на качество готовых изделий.
Следующим этапом проекта станет тестирование технологии на различных партиях порошков, разработка стандартизированной методики анализа и создание удобного программного интерфейса. После завершения этих работ пилотная версия системы будет испытана в условиях реального производства.
Источник: https://rostec.ru/media/news/rostekh-nachal-otsenivat-kachestvo-poroshkov-dlya-3d-pechati-s-pomoshch...
ИИ определяет количество частиц, их площадь, периметр и эквивалентный диаметр, формируя данные, необходимые для допуска металлических порошков к использованию в аддитивном производстве. По результатам испытаний средняя погрешность анализа составила менее 3%, а полученные данные подтвердили высокую степень соответствия результатам классического метода лазерной дифракции.
По словам инженера-технолога ЦАТ Константина Коробова, ключевым преимуществом разработки является полная автоматизация наиболее трудоёмкого этапа анализа — выделения отдельных частиц и расчёта их характеристик. Если при традиционной методике специалист вручную обрабатывает каждое микроскопическое изображение, то новая система выполняет эти операции автоматически, оставляя оператору только подготовку снимков и контроль результатов.
Использование искусственного интеллекта позволяет существенно сократить время обработки данных, повысить воспроизводимость измерений и минимизировать вероятность ошибок, связанных с человеческим фактором. Это особенно важно при разработке новых металлических порошков для промышленной 3D-печати, где стабильность характеристик материала напрямую влияет на качество готовых изделий.
Следующим этапом проекта станет тестирование технологии на различных партиях порошков, разработка стандартизированной методики анализа и создание удобного программного интерфейса. После завершения этих работ пилотная версия системы будет испытана в условиях реального производства.
Источник: https://rostec.ru/media/news/rostekh-nachal-otsenivat-kachestvo-poroshkov-dlya-3d-pechati-s-pomoshch...
Если вам понравился материал, кликните значок — вы поможете нам узнать, каким статьям и новостям следует отдавать предпочтение. Если вы хотите обсудить материал —не стесняйтесь оставлять свои комментарии : возможно, они будут полезны другим нашим читателям!
